随着水电机组在国家电力工业中的比重和水轮发电机组单机功率的增加，水电厂的安全运行更加重要，这对水电机组的状态监测与故障诊断技术提出了更高的要求。本课题以NI公司的LabVIEW8.0为开发平台，研究开发了水轮发电机组振动监测及故障诊断系统，该系统能够连续地在线监测机组振动和摆度以及水力脉动变化过程，并进行故障分析，可以为机组检修及运行调度提供良好的依据和可靠的信息。　　 论文首先总结了水轮发电机组的典型振动故障，描述了振动故障发生机理，为系统开发工作提供了理论基础。　　 水轮机组振动监测是实现故障诊断的基础。在监测系统设计方面，论文主要论述传感器的布局、状态监测参量、信号整周期采样、振动信号分析方法、监测系统数据库设计及网络构架等方面。　　 在故障诊断系统设计中，论文采用模糊聚类的方法，开发出了故障诊断软件，实现了对水轮发电机组常见故障的诊断及处理。软件利用神经网络强大的自学习能力来建立征兆和故障集之间的模糊关系矩阵，用动态聚类ISODATA方法分析机组振动故障原因，实现了对水轮发电机组常见故障的诊断及处理。　　 最后，对全文进行总结并对水轮发电机组振动监测与故障诊断的发展作出了预测。